AI 代理（AI Agent）正快速導入企業日常作業之中，諸如文件處理、流程自動化，到內部知識查詢與統整，不僅大幅整合進企業既有系統，所接觸到的企業內部資料也大幅增加。隨著 AI 代理部署在各種裝置之上日趨普遍，AI 為端點環境所帶來的威脅風險，已不容忽視。
根據調查，目前已有八成以上的企業正導入或使用大型語言模型（LLM）和 AI 代理；然而，卻有超過半數 AI 代理未受監控或防護*。這代表，既有資安防禦機制尚未趕上 AI 部署的腳步，企業在享有 AI 帶來的便利之際，也面臨隨之而來的巨大風險。
在執行任務時，AI 可能同時存取本機檔案、系統資源與外部服務，相關操作行為不再侷限於單一系統或環境。當公司未清楚定義存取權限、執行方式或使用限制，AI 可能會自主讀取敏感資訊，也可能在未經驗證的情況下自動執行系統指令，構成端點防禦的重大盲點。
要及早發現並因應相關風險，關鍵在於能否掌握 AI 代理在端點上的部署和使用情況，並將這些資訊納入既有防禦機制中，包括：
- 識別敏感資訊：經由偵測金鑰、憑證與機密資料存放位置，識別敏感資訊是否有暴露風險。
- 發現隱藏指令：透過指令分析，快速發現隱藏指令與潛在惡意行為。
- 偵測惡意技能：辨識 AI 代理的技能中是否有隱藏後門或惡意規則。
- 確保權限與存取範圍：評估並確保 AI 代理對系統與檔案的存取能力，且遵循最小權限原則。
在運用 AI 提高作業效率的同時，企業無需以安全作為代價；透過將其納入端點防禦體系，就能有效掌握場域內的 AI 行為與相關風險，讓現有防禦機制與時俱進。
*資料來源：Gravitee《2026 AI Agent 資安現況報告》